Analiza możliwości szacowania parametrów mieszanin rozkładów prawdopodobieństwa za pomocą sztucznych sieci neuronowych

• Autorzy: Sikora W. , Wiązania G. , Smolnik M.

Warianty tytułu

EN

Analysis of the possibilities of estimating distributions mixtures parameters using artificial neural networks

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono analizę możliwości szacowania parametrów mieszanin rozkładów prawdopodobieństwa za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Zawarto charakterystykę mieszanin rozkładów oraz metodyki przeprowadzonych badań. Omówiono sposób budowy wykorzystywanych sieci neuronowych, a także uzyskane wyniki, które potwierdzają możliwość wykorzystania opracowanych narzędzi do rozwiązania rozpatrywanego problemu.

EN

The paper presents the analysis of the possibilities of estimating distributions mixtures parameters with the use of artificial neural networks. The characteristics of the distributions mixtures as well as the conducted research method presentation were included. The description of how the neural networks had been built was shown. The obtained results, presented in the paper, give the reasons for using the developed tools for solving the considered problem.

Słowa kluczowe

PL

mieszanina rozkładów prawdopodobieństwa; szacowanie parametrów rozkładów prawdopodobieństwa; sztuczne sieci neuronowe

EN

mixture of distributions; estimating the parameters of probability distributions; artificial neural networks

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2015
• Tom: nr 6
• Strony: 1301--1306, CD
• Opis fizyczny: Bibliogr. 5 poz., rys.

Twórcy

autor

Sikora W.

• AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyki, Katedra Konstrukcji i Eksploatacji Maszyn

autor

Wiązania G.

• AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyki, Katedra Konstrukcji i Eksploatacji Maszyn

autor

Smolnik M.

• AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyki, Katedra Konstrukcji i Eksploatacji Maszyn

Bibliografia

• [1]. Abbasi B., Hosseinifard S.Z., Coit D.W.: A neural network applied to estimate Burr XII distribution parameters. Reliability Engineering & System Safety. 2010, vol. 95, s. 647–654.
• [2]. Hasselblad V.: Estimation of Finite Mixtures of Distributions from the Exponential Family. Journal of the American Statistical Association. 1969, vol. 64, nr 328, s. 1459–1471.
• [3]. Jewell N. P.: Mixtures of Exponential Distributions. The Annals of Statistics. 1982, vol. 10, nr 2, s. 479–484.
• [4]. Richardson M., Smith T.: A Direct Test of the Mixture of Distributions Hypothesis: Measuring the Daily Flow of Information. Journal of Financial and Quantitative Analysis. 1994, vol. 29, nr 1, s. 101–116.
• [5]. Tadeusiewicz R.: Sieci Neuronowe. Akademicka Oficyna Wydawnicza. Warszawa, 1993.